Principais tipos de modelo de aprendizado profundo que os engenheiros de IA devem aprender em 2022

Introdução

Deep Learning é uma técnica de aprendizado de máquina que capitaliza diferentes camadas de processamento de informações não lineares para transformação não supervisionada e supervisionada, extração de recursos, classificação e análise de padrões.

Quando se trata de processamento de informações de forma não linear, ele é composto por diferentes camadas hierárquicas. Aqui, alguns conceitos de baixo nível são capazes de definir conceitos de alto nível. O aprendizado supervisionado é uma forma de aprendizado de máquina de um conjunto de treinamento, e um conjunto de exemplos é enviado como entrada no sistema durante a fase de treinamento.

Como cada entrada é rotulada com um valor de saída, o sistema conhece a saída quando um conjunto de entradas é fornecido. Por outro lado, no aprendizado não supervisionado, as entradas não são rotuladas com a classe a que pertencem. Assim, cabe ao sistema desenvolver e organizar os dados, buscando características comuns e fazendo as mudanças necessárias com base no conhecimento interno.

As redes neurais artificiais são superficiais. Assim, eles não podem lidar com dados complexos encontrados em aplicativos do dia-a-dia, como imagens, fala natural, recuperação de informações e aplicativos de processamento de informações semelhantes aos humanos. Para esses tipos de aplicativos, os modelos de aprendizado profundo são perfeitos. Com a ajuda do aprendizado profundo, é possível classificar, reconhecer e categorizar padrões de dados para uma máquina com menos esforço.

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Tipos de modelos de aprendizado profundo

Os modelos de aprendizado profundo vêm evoluindo e a maioria deles é baseada em redes neurais artificiais. O mais significativo entre eles são as redes neurais convolucionais (CNNs). Também inclui variáveis ​​latentes e fórmulas proposicionais organizadas em camadas em modelos generativos profundos.

Codificadores automáticos

É uma rede neural artificial, que pode aprender com diferentes padrões de codificação. Um autoencoder é semelhante a um perceptron multicamada com uma camada de entrada, uma camada oculta ou uma camada de saída em sua forma mais simples. A camada de saída possui o mesmo número de nós que uma camada de saída. Ele não prevê valores alvo com base no vetor de saída; em vez disso, o Autoencoder pode prever sua entrada. Este mecanismo de aprendizagem pode ser descrito da seguinte forma:

Para cada entrada x,

• Ativação de computação deixando um feedforward passar em cada camada oculta e camadas de saída
• Faça uso de funções de erro apropriadas para detectar desvios entre os valores calculados
• Atualize os pesos propagando o erro de volta
• Continue repetindo a tarefa até que ela gere uma saída satisfatória

Se a camada oculta tiver menos nós do que os nós de entrada-saída, a ativação da última camada oculta será considerada uma representação compactada das entradas. Se os nós da camada oculta forem maiores em número, um autoencoder aprenderá a função de identidade e se mostrará inútil na maioria dos casos.

Rede de Crenças Profundas

Ele fornece uma solução para lidar com mínimos locais e funções objetivas não convexas que possuem perceptron multicamadas típico. Você pode pensar nisso como um tipo alternativo de aprendizado profundo que consiste em várias camadas de variáveis ​​latentes interconectadas com outras camadas. É uma versão restrita das máquinas Boltzmann.

Aqui, as camadas ocultas de cada sub-rede servirão como a camada de entrada visível para a camada adjacente da rede. Assim, torna a camada visível mais baixa um conjunto de treinamento para a camada adjacente da rede. Assim, cada camada da rede pode ser treinada de forma gananciosa e independente. Cada camada da estrutura profunda utiliza variáveis ​​ocultas como variáveis ​​observadas para treinar cada camada da estrutura profunda. O algoritmo para treinar uma rede de crenças profundas é o seguinte:

• Leve em consideração os vetores de entrada
• Use o vetor de entrada para treinar uma máquina Boltzmann e obtenha a matriz de peso
• Use a matriz de peso para treinar duas camadas inferiores da rede
• Use a rede RBM para gerar um novo vetor de entrada por meio da ativação média e amostragem das unidades ocultas.
• Continue repetindo o procedimento até chegar às duas camadas superiores da rede.

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Redes Neurais Convolucionais (CNN)

É outra variante do perceptron multicamada baseado em feedforward. Ele organiza os neurônios individuais de forma que eles respondam a todas as regiões sobrepostas na área visual. É um dos algoritmos de aprendizado profundo capaz de pegar uma imagem de entrada e atribuir importância a vieses e pesos aprendíveis de vários aspectos/objetos na imagem.

Pode diferenciar um do outro. A necessidade de pré-processamento em CNN é bastante baixa quando comparada com outros algoritmos de classificação. A CNN possui a capacidade de aprender essas características e filtros.

CNN's são uma das principais categorias para o seguinte:

Detecções de objetos

Classificações de imagens

Reconhecimento de imagens

Reconhecimento facial etc.

Estas são algumas das poucas áreas em que a CNN pode ser amplamente utilizada.

Para classificação de imagem, a CNN aceitará uma imagem de entrada, a processará e fará a classificação em diferentes categorias. Os computadores visualizam as imagens de entrada como uma matriz de pixels e é uma variável da resolução da imagem. Tecnicamente, os modelos CNN submeterão cada imagem de entrada através de várias camadas convolucionais com filtros para treinamento e teste.

A primeira camada é conhecida como Convolução, que é atribuída para extrair recursos de uma imagem de entrada. A convolução pode preservar as relações entre os pixels, pois pode aprender os recursos da imagem por meio do uso de pequenos quadrados de dados de entrada. Ele executa uma operação matemática tomando duas entradas: uma matriz de imagem e um filtro ou kernel.

Quando uma convolução de imagem é fornecida com filtros diferentes, ela se torna capaz de realizar operações como detecção de borda, nitidez e desfoque por meio de filtros.

Nos últimos anos, a área de visão computacional tem testemunhado um progresso considerável. Um dos maiores avanços é a CNN. As CNNs profundas evoluíram para se tornar os aplicativos de visão computacional mais imaginados usados ​​em reconhecimento de gestos, carros autônomos, marcação automática de amigos em fotos postadas no Facebook, recursos de segurança facial e reconhecimento automatizado de placas.

Redes Neurais Recorrentes

É um tipo de rede neural onde a saída da etapa anterior pode ser alimentada como entrada para a etapa atual. As entradas e saídas em uma rede neural convencional são independentes umas das outras. No entanto, nos casos em que houver a necessidade de prever as palavras sucessivas de uma frase, haverá a necessidade de lembrar as palavras anteriores.

O surgimento do RNN promete resolver esse problema com a ajuda de uma camada oculta. Uma das principais características do RNN é o Hidden State capaz de lembrar algumas informações em uma sequência.

O RNN está equipado com uma memória que pode memorizar todas as informações sobre os cálculos. Ele pode usar os mesmos parâmetros para cada entrada para executar as mesmas tarefas em todas as entradas ou camadas ocultas para produzir a saída desejada. Isso reduzirá bastante a complexidade dos parâmetros, que contrasta fortemente com outras redes neurais.

Pensamentos finais

O cálculo de gradientes depende não apenas da etapa atual, mas também da etapa anterior. Existe uma variante chamada rede neural recorrente bidirecional que é usada por várias aplicações. Aqui, a rede leva em consideração a saída anterior e futura esperada. Ao introduzir várias camadas ocultas, o aprendizado profundo pode ser alcançado em redes neurais recorrentes diretas e bidirecionais.

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